Risk factors for infection with SARS-CoV-2 in a cohort of Canadian healthcare workers: 2020–2023
Notice bibliographique
Résumé
Determining the factors that impact the risk for infection with SARS-CoV-2 is a priority as the virus continues to infect people worldwide. The objective was to determine the effectiveness of vaccines and other factors associated with infection among Canadian healthcare workers (HCWs) followed from 15 June 2020 to 1 December 2023. We also investigate the association between antibodies to SARS-CoV-2 and subsequent infections with SARS-CoV-2. Of the 2474 eligible participants, 2133 (86%) were female, 33% were nurses, the median age was 41 years, and 99.3% had received at least two doses of COVID-19 vaccine by 31 December 2021. The incidence of SARS-CoV-2 was 0.91 per 1000 person-days. Prior to the circulation of the Omicron variants, vaccine effectiveness (VE) was estimated at 85% (95% CI 1, 98) for participants who received the primary series of vaccine. During the Omicron period, relative adjusted VE was 43% (95% CI 29, 54), 56% (95% CI 42, 67), and 46% (95% CI 24, 62) for 3, 4, and ≥ 5 doses compared with those who received primary series after adjusting for previous infection and other covariates. Exposure to infected household members, coworkers, or friends in the previous 14 days were risk factor for infection, while contact with an infected patient was not statistically significant. Participants with higher levels of immunoglobulin G (IgG) anti-receptor binding domain (RBD) antibodies had lower rates of infection than those with the lowest levels. COVID-19 vaccines remained effective throughout the follow-up of this cohort of highly vaccinated HCWs. IgG anti-RBD antibody levels may be useful as correlates of protection for issues such as vaccine development and testing. There remains a need to increase the awareness among HCWs about the risk of contracting SARS-CoV-2 from contacts at a variety of venues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».